يُستخدم عندما يطرح المستخدم سؤالاً تجاريًا يتطلب الاستعلام عن البيانات (على سبيل المثال، "ما هو إجمالي المبيعات في الربع الأخير؟"). ليس للتحقق من صحة أو اختبار أو بناء نماذج dbt أثناء التطوير.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي answering-natural-language-questions-with-dbt بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: dbt-labs/dbt-agent-skills.
Answer data questions using the best available method: semantic layer first, then SQL modification, then model discovery, then manifest analysis. Always exhaust options before saying "cannot answer."
Use for: Business questions from users that need data answers
| 1 | Semantic layer active | Query metrics directly | listmetrics, getdimensions, querymetrics | | 2 | SL active but minor modifications needed (missing dimension, custom filter, case when, different aggregation) | Modify compiled SQL | getmetricscompiledsql, then executesql |
يُستخدم عندما يطرح المستخدم سؤالاً تجاريًا يتطلب الاستعلام عن البيانات (على سبيل المثال، "ما هو إجمالي المبيعات في الربع الأخير؟"). ليس للتحقق من صحة أو اختبار أو بناء نماذج dbt أثناء التطوير. المصدر: dbt-labs/dbt-agent-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/dbt-labs/dbt-agent-skills --skill answering-natural-language-questions-with-dbtيُستخدم عندما يطرح المستخدم سؤالاً تجاريًا يتطلب الاستعلام عن البيانات (على سبيل المثال، "ما هو إجمالي المبيعات في الربع الأخير؟"). ليس للتحقق من صحة أو اختبار أو بناء نماذج dbt أثناء التطوير. المصدر: dbt-labs/dbt-agent-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/dbt-labs/dbt-agent-skills --skill answering-natural-language-questions-with-dbt بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/dbt-labs/dbt-agent-skills